在时间序列数据中插入缺失的行答案

【问题标题】：Insert missing rows in time series data在时间序列数据中插入缺失的行
【发布时间】：2020-04-12 14:08:37
【问题描述】：

我有一个不完整的时间序列数据框，我需要插入多行 NA 以查找缺少的时间戳。每天应该总是有 6 个时间戳，这由数据帧中的变量“信号”(1-6) 指示。我正在尝试将不完整的数据框 A 与包含所有信号的向量 B 合并。下面的简化示例数据：

B <- rep(1:6,2) 
A <- data.frame(Signal = c(1,2,3,5,1,2,4,5,6), var1 = c(1,1,1,1,1,1,1,1,1))
Expected <- data.frame(Signal = c(1,2,3,NA, 5, NA, 1,2,NA,4,5,6), var1 = c(1,1,1,NA,1,NA,1,1,NA,1,1,1)

请注意，B 表示具有多个变量的数据帧，Expected 中的 NA 是数据帧中的 NA 行。实际数据框也有更多的观察结果（总共 84 个）。

如果你们能帮助我，那就太棒了！

【问题讨论】：

标签： r dataframe timestamp

【解决方案1】：

如果您已经知道一天有 6 个时间戳，您可以在没有 B 的情况下执行此操作。我们可以为每一天创建组，并使用complete 将缺失的观察结果添加到NA。

library(dplyr)
library(tidyr)

A %>%
  group_by(gr = cumsum(c(TRUE, diff(Signal) < 0))) %>%
  complete(Signal = 1:6) %>%
  ungroup() %>%
  select(-gr)

#   Signal  var1
#    <dbl> <dbl>
# 1      1     1
# 2      2     1
# 3      3     1
# 4      4    NA
# 5      5     1
# 6      6    NA
# 7      1     1
# 8      2     1
# 9      3    NA
#10      4     1
#11      5     1
#12      6     1

如果在输出中您需要 Signal 作为 NA 缺少组合，您可以使用

A %>%
  group_by(gr = cumsum(c(TRUE, diff(Signal) < 0))) %>%
  complete(Signal = 1:6) %>%
  mutate(Signal = replace(Signal, is.na(var1), NA)) %>%
  ungroup %>%
  select(-gr)

#   Signal  var1
#    <dbl> <dbl>
# 1      1     1
# 2      2     1
# 3      3     1
# 4     NA    NA
# 5      5     1
# 6     NA    NA
# 7      1     1
# 8      2     1
# 9     NA    NA
#10      4     1
#11      5     1
#12      6     1

【讨论】：

你刚刚救了我！非常感谢！
您能否详细解释一下您发布的代码的具体作用。它有效，我很感激，但我真的不明白它的作用。
@BjörnButter group_by 为每个序列创建组，直到观察到较小的数字。因此 1、2、3 和 5 成为一组，1、2、4、5、6 成为另一组。现在在每个组中，我们完成了来自1:6 的序列，这意味着它将添加1:6 中缺少的数字并将NA 添加到其他列。因此，在第一组中，它会添加 4 和 6，因为它们丢失了，以此类推。
还有一个问题：为什么c(TRUE,...)的开头有TRUE？
因为diff返回的输出长度比原始向量小1，所以我们在开头附加TRUE。